Development of a Causal Inference Framework for Longitudinal Real-World Data and Its Application to Community-Based Integrated Care
이공학학술연구기반구축(R&D) · 글로컬R&D지원
2026년
2340064946
교육부
한국연구재단
충북대학교
지희정
9명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
9,000만원
9,000만원
기초연구
대학
충청북도 청주시
수학 > 응용통계 > 의학/생물통계
본 연구는 디지털 헬스케어 자료 등으로부터 생성되는 종단 Real-World 데이터 구조에서 시간에 따라 변화하는 처치와 공변량이 존재할 때 인과효과를 신뢰성 있게 추정할 수 있는 인공지능 및 통계적 프레임워크를 개발하는 것을 목표로 한다. 기존의 관찰연구 기반 인과추론 방법은 단일 시점 처치 또는 저차원 공변량 구조를 전제로 하는 경우가 많아, 실제 의료·보건 ...
... 강화학습을 접목하여 어떤 대상자에게 언제 개입하는 것이 가장 효과적인지 동적 치료전략까지 탐색한다. 셋째, 개발된 방법론은 모의실험을 통해 기존 방법과 성능을 비교하고, 충청북도 지역사회 통합돌봄 사업 자료와 해외 보건정책 자료에 적용하여 외적 타당성과 정책 활용 가능성을 검증한다. 이를 통해 초고령사회 대응을 위한 데이터 기반 정책평가 체계를 구축하고자 한다.
... 공동으로 해외 care model과 국내 정책을 비교 분석하여 국제공동논문, 후속 글로벌 과제, 정책 네트워크 확장으로 이어질 수 있다. 인재양성 측면에서는 대학원생·학부연구생이 실제 의료데이터 분석, 인과추론 방법론 개발, 국제공동연구에 참여함으로써 통계 기반 보건의료 데이터사이언스 전문인력으로 성장할 수 있다. 궁극적으로 본 연구는 충청권을 초고령사회 대응 디지털 돌봄 선도지역으로 ...